离散粒子群优化算法及其应用
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内容简介
书名:离散粒子群优化算法及其应用
作者:郭文忠,陈国龙著
ISBN:978-7-302-28348-5
出版社:清华大学出版社
出版日期:2012.05
粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)算法是由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年提出的一种新型群智能优化算法。PSO算法最初是用于解决连续优化问题,研究也主要集中在连续函数方面,即其速度、加速度等变量都是连续的,它们的运算法则也是连续量的运算。然而许多实际的工程应用问题是离散的,变量是有限的,因而需要将基本PSO算法在二进制空间进行扩展,构造一种离散形式的PSO算法模型。本书是作者对PSO算法,特别是离散PSO算法的理论和应用研究的总结。故应该属于群智能领域,即人工智能领域的一个分支。
作者:郭文忠,陈国龙著
ISBN:978-7-302-28348-5
出版社:清华大学出版社
出版日期:2012.05
粒子群优化(particleswarmoptimization,PSO)算法是由Eberhart博士和Kennedy博士于1995年提出的一种新型群智能优化算法。PSO算法最初是用于解决连续优化问题,研究也主要集中在连续函数方面,即其速度、加速度等变量都是连续的,它们的运算法则也是连续量的运算。然而许多实际的工程应用问题是离散的,变量是有限的,因而需要将基本PSO算法在二进制空间进行扩展,构造一种离散形式的PSO算法模型。本书是作者对PSO算法,特别是离散PSO算法的理论和应用研究的总结。故应该属于群智能领域,即人工智能领域的一个分支。
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